A Coluna do Arnaud analisa o atual espectro da IA, destacando uma divisão clara entre Large Language Models (LLMs) que operam em mega data centers e Small Language Models (SLMs) que podem rodar em borda, data centers regionais e até em equipamentos pessoais. Os LLMs são extremamente potentes, mas exigem infraestruturas volumosas, consomem grandes quantidades de energia e impõem desafios de sustentabilidade e custo. Em contraponto, os SLMs surgem como opções mais leves, rápidos e economicamente viáveis, capazes de tornar a IA mais acessível em diferentes camadas da arquitetura digital.
Segundo estudo da NVIDIA, modelos com até 1 bilhão de parâmetros já entregam desempenho competitivo em tarefas especializadas, com latência menor e custo até 30 vezes menor em comparação aos LLMs generalistas. Essa evidência sustenta a ideia de descentralização: escopo menor, eficiência e maior democratização do acesso à IA.
A visão não é nova: Gabriel Renault, fundador da Dharma-AI, já havia defendido a importância dos SLMs para aplicações repetitivas e verticais de menor custo. O conceito de heterogeneous agentic systems, que aponta para a coexistência complementar de LLMs e SLMs, ganhou respaldo recente em artigos globais incluindo trabalhos da NVIDIA.
A transição para uma arquitetura híbrida já está em andamento. Enquanto LLMs continuam necessários para tarefas que exigem compreensão ampla e contexto extenso, SLMs ganham espaço em funções específicas, com foco em custo e latência. Essa modularidade permite que organizações combinem peças de SLMs especializadas como “blocos de Lego”, elevando agilidade e reduzindo custos sem perder qualidade.
Para os data centers, a convivência entre hiperscala e edge se torna inevitável, aumentando a pressão por eficiência e abrindo novas oportunidades de interconexão. A próxima geração da infraestrutura digital não ficará presa a um único extremo: será híbrida, distribuída e pragmática, conectada por redes de latência mínima.
Essa transformação precisa vir acompanhada de uma regulação inteligente, que reconheça as diferenças entre arquiteturas. Não faz sentido tratar modelos generalistas de centenas de bilhões de parâmetros da mesma forma que SLMs especializados e distribuídos. A regulação deve incentivar inovação local, considerar o impacto no consumo de energia, na segurança e na soberania de dados, e apoiar o ecossistema de IA brasileiro já começando a emergir com soluções alinhadas à nossa realidade.
Se quisermos que a IA seja, de fato, motor da economia digital, é essencial que tecnologia, infraestrutura e regulação caminhem juntos — com visão de futuro ancorada no presente.
